模式识别简介
什么是模式识别模式识别的方法与应用
什么是模式识别模式识别的方法与应用模式识别是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
那么你对模式识别了解多少呢?以下是由店铺整理关于什么是模式识别的内容，希望大家喜欢!模式识别的简介模式识别(英语：Pattern Recognition)，就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
我们把环境与客体统称为“模式”。
随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。
信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。
对人类来说，特别重要的是对光学信息(通过视觉器官来获得)和声学信息(通过听觉器官来获得)的识别。
这是模式识别的两个重要方面。
市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。
人们在观察事物或现象的时候，常常要寻找它与其他事物或现象的不同之处，并根据一定的目的把各个相似的但又不完全相同的事物或现象组成一类。
字符识别就是一个典型的例子。
例如数字“4”可以有各种写法，但都属于同一类别。
更为重要的是，即使对于某种写法的“4”，以前虽未见过，也能把它分到“4”所属的这一类别。
人脑的这种思维能力就构成了“模式”的概念。
在上述例子中，模式和集合的概念是分未弄的，只要认识这个集合中的有限数量的事物或现象，就可以识别属于这个集合的任意多的事物或现象。
为了强调从一些个别的事物或现象推断出事物或现象的总体，我们把这样一些个别的事物或现象叫作各个模式。
也有的学者认为应该把整个的类别叫作模去，这样的“模式”是一种抽象化的概念，如“房屋”等都是“模式”，而把具体的对象，如人民大会堂，叫作“房屋”这类模式中的一个样本。
这种名词上的不同含义是容易从上下文中弄淸楚的。
模式识别是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。
随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。
(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。
人工智能的模式识别能力
人工智能的模式识别能力随着科技的不断进步，人工智能已经逐渐成为我们生活中的常态。
作为一种复杂的技术，人工智能在很多方面展现出了惊人的能力，其中之一就是模式识别。
本文将探讨人工智能的模式识别能力，并分析其在不同领域的应用。
一、什么是模式识别模式识别是指通过对一系列数据、图像或声音等进行学习和分析，从中发现重复出现的规律或特征，并将其归类或识别的过程。
人工智能的模式识别能力是通过训练算法和数据驱动的方法来实现的。
二、人工智能的模式识别能力1. 图像识别人工智能在图像识别方面取得了重大突破。
通过深度学习算法，人工智能可以根据输入的图像内容，准确判断出其中的物体、人脸或场景，并进行分类。
这种能力被广泛应用于人脸识别、安防监控、智能交通等领域。
2. 语音识别语音识别是人工智能应用领域的另一个重要方面。
人工智能可以通过训练模型，准确判断出输入的语音内容，将其转化为文字或命令。
这项技术被广泛应用于语音助手、智能家居等领域，极大地方便了人们的生活。
3. 自然语言处理人工智能不仅可以分析文字的含义，还能理解背后蕴含的语境和情感。
通过自然语言处理技术，人工智能可以实现对大规模文本数据的分析和理解，帮助人们进行情感分析、文本分类等任务。
这项技术对于智能客服、舆情监控等领域具有重要意义。
三、人工智能模式识别能力的应用1. 医疗领域在医疗领域，人工智能的模式识别能力可以帮助医生诊断疾病。
通过学习大量的病例数据，人工智能可以准确判断疾病的发展趋势，辅助医生制定治疗方案。
2. 金融领域在金融领域，人工智能可以通过对市场数据的分析和模式识别，预测股票价格的波动趋势。
这对投资者来说具有重要意义，可以帮助他们做出更明智的投资决策。
3. 智能交通在智能交通领域，人工智能的模式识别能力可以实现车辆的自动驾驶。
通过对车辆周围环境的感知和分析，人工智能可以准确判断道路状况，做出安全驾驶决策。
四、人工智能模式识别能力的挑战与展望尽管人工智能在模式识别方面取得了巨大的进步，但仍面临一些挑战。
模式识别详细PPT
无监督学习在模式识别中的应用
无监督学习是一种从无标签数据中提取有用信息的机器学习方法，在模式识别中主要用于聚类和降维 等任务。
无监督学习在模式识别中可以帮助发现数据中的内在结构和规律，例如在图像识别中可以通过聚类算 法将相似的图像分组，或者通过降维算法将高维图像数据降维到低维空间，便于后续的分类和识别。
通过专家知识和经验，手 动选择与目标任务相关的 特征。
自动特征选择
利用算法自动筛选出对目 标任务最相关的特征，提 高模型的泛化能力。
交互式特征选择
结合手动和自动特征选择 的优势，先通过自动方法 筛选出一组候选特征，再 由专家进行筛选和优化。
特征提取算法
主成分分析（PCA）
通过线性变换将原始特征转换为新的特征， 保留主要方差，降低数据维度。
将分类或离散型特征进行编码 ，如独热编码、标签编码等。
特征选择与降维
通过特征选择算法或矩阵分解 等技术，降低特征维度，提高 模型效率和泛化能力。
特征生成与转换
通过生成新的特征或对现有特 征进行组合、转换，丰富特征
表达，提高模型性能。
04
分类器设计
分类器选择
线性分类器
基于线性判别分析，适用于特征线性可 分的情况，如感知器、逻辑回归等。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法理论的模式识别方法，通过分析输入数据的结构和语法进行分类和 识别。
详细描述
结构模式识别主要关注输入数据的结构和语法，通过分析数据中的结构和语法规则，将 输入数据归类到相应的类别中。这种方法在自然语言处理、化学分子结构解析等领域有
模式识别笔记
模式识别(Pattern Recognition)：确定一个样本的类别属性（模式类）的过程，即把某一样本归属于多个类型中的某个类型。
样本（Sample )：一个具体的研究（客观）对象。
如患者，某人写的一个汉字，一幅图片等。
模式(Pattern)：对客体（研究对象）特征的描述（定量的或结构的描述），是取自客观世界的某一样本的测量值的集合（或综合）。
特征(Features)：能描述模式特性的量（某一模式的测量值集合中的同一量）。
在统计模式识别方法中，通常用一个矢量x 表示，称之为特征矢量，记为12(,,,)n x x x x '=。
（一个特征矢量描述一种模式） 模式类(Class)：具有某些共同特性的模式的集合。
模式识别的三大任务模式采集：从客观世界（对象空间）到模式空间的过程称为模式采集。
特征提取和特征选择：由模式空间到特征空间的变换和选择。
类型判别：特征空间到类型空间所作的操作。
模式识别系统的主要环节特征提取： 符号表示，如长度、波形、。
特征选择： 选择有代表性的特征，能够正确分类 学习和训练：利用已知样本建立分类和识别规则分类识别： 对所获得样本按建立的分类规则进行分类识别一、统计模式识别 模式描述方法：特征向量 12(,,,)n x x x x '= 模式判定：模式类用条件概率分布P(X/wi)表示,m 类就有m 个分布，然后判定未知模式属于哪一个分布。
主要方法：线性、非线性分类、Bayes 决策、聚类分析 主要优点：1）比较成熟2）能考虑干扰噪声等影响 3）识别模式基元能力强 主要缺点：1）对结构复杂的模式抽取特征困难 2）不能反映模式的结构特征，难以描述模式的性质 3）难以从整体角度考虑识别问题二、句法模式识别 模式描述方法：符号串，树，图 模式判定：是一种语言，用一个文法表示一个类，m 类就有m 个文法，然后判定未知模式遵循哪一个文法。
主要方法：自动机技术、CYK 剖析算法、Early 算法、转移图法主要优点：1）识别方便，可以从简单的基元开始，由简至繁。
模式识别的概念和应用
模式识别的概念和应用
模式识别是一种机器学习技术，它利用量化参数和统计图表来识别输入数据的模式，以更好地理解和分析数据，以及预测未来趋势。
这种技术可以被用于计算机视觉，机器人技术，数据挖掘，生物信息学等领域。
分类预测通常用于图像识别，语音识别，行为分析，文本分类等。
例如，模式识别可以用于图像识别，比如使用图像处理，深度学习技术等来识别一个图像中存在什么物体，是一只狗还是一只猫。
模式识别也可以用于语音识别，例如使用语音识别技术来识别说话者说什么话，它可以识别出说话者的语音和言论的模式。
另外，模式识别也可以用于行为分析，例如用来检测用户在网页上的行为，识别出用户的模式，以改善用户体验。
此外，模式识别还可以用于文本分类，例如用来分析文章或文本中所包含的模式，来提取文本或文章中的实体，关键词，概念以及相关性。
最后，模式识别也可以用于数据挖掘，使用模式识别技术可以发现数据中的有价值的信息。
模式识别
产生 和发 概念 展 存在 问题
过程 和框 架 意义
06
理论
模 式 识 别 的 基 本 框 架
信息获 取
预处理
特征选 择与提 取
分类器 设计 分类决 策
模 式 识 别 的 过 程
识别方法主要是两种，统计模式 识别方法和结构（句法）模式识 别方法。由两个过程组成，设计 和实现。设计是用一定数量作样 本，作为学习集或训练集。基于 统计方法的模式识别由四部分组 成，数据获取、预处理、特征提 取和选择、分类决策.
分类器设计通过训练确定来自决规则，是按照此类判 决规则分类时，错误率最低。把这些判决 规则建成标准库。
分类决策
在特征空间中对识别对象进行分类。
模式识别的目标
用计算机实现具有感知、识别、理解、 自学习和自适应能力的灵活和智能的计算 机。
产生 和发 概念 展 存在 问题
过程 和框 架 意义
06
理论
模式识别的意义
2、注意的特征整合理论 (featureintegration theory of attention)主要 探讨视觉早期加工的问题，因此可看其为 一种知觉理论或模式识别的理论。由特雷 斯曼、赛克斯和盖拉德（Treisman， Sykes & Gelade）1980年提出。
3、成分识别理论 Biederman(1987)在Marr和Nishihara(1978) 的理论的基础上提出了成分识别理论 （recognition-by component theory）。该模型 基于这样一种观点，通过把复杂对象的结构 拆分为称做简单的部件形状，就可以进行模 式识别。
信 息 获 取 的 方 式
是通过传感器，将光和声音等信息转化为 一种电信息，信息可以是二维的文字、图像 等。也可以是以为的波形，如声波、心电图、 脑电图。也可以是物理量与逻辑值。
模式识别的概念过程与应用PPT课件
红苹果
橙子 2.00
1.50
x1
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
模式识别 – 绪论
特征的分布
x2 3.00 2.50
红苹果
绿苹果
橙子 2.00
1.50
x1
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
模式识别 – 绪论
五、模式识别系统
待识模式 数据采集及预 处理
训练模式
数据采集及预 处理
特征提取与选 择
安全领域：生理特征鉴别(Biometrics)，网 上电子商务的身份确认，对公安对象的刑侦和 鉴别；
模式识别 – 绪论
二、模式识别的应用
军事领域：巡航导弹的景物识别，战斗单元的 敌我识别；
办公自动化：文字识别技术和声音识别技术； 数据挖掘：数据分析； 网络应用：文本分类。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
模式识别 – 绪论
《模式分类》，机械工业出版社，Richard O.
Duda
《模式识别》（第二版），清华大学出版社，边
肇祺，张学工；
特征提取与选 择
识别结果 模式分类
分类 训练
分类器设计
模式识别 – 绪论
六、模式识别问题的描述
给定一个训练样本的特征矢量集合：
D x 1 ,x 2 , ,x n ,x i R d
分别属于c个类别：
1,2, ,c
设计出一个分类器，能够对未知类别样本x进行分类
ygx ,R d 1 , ,c
模式识别 – 绪论
模式识别 – 绪论
第一章 绪论
模式识别 – 绪论
一、模式识别的概念
什么是模式识别？ 模式识别研究的内容？
什么是模式识别,它可以用来做什么
什么是模式识别，它可以用来做什么
模式识别是一种计算机科学领域的分支，其目标是用于从输入数据中识别出规律和模式。
它主要包含对对象特征的分类，图像和语音识别，优化，生成，聚类分析，学习行为建模等内容。
这种方法可以用来有效地处理和提取大量信息，并可以根据需求进行定制化开发。
模式识别可以用来做些什么？它在各个领域都有其不可替代的作用：
1、机器视觉：模式识别可以用来识别和分析图像，实现自动
目标识别，例如车辆、行人以及其他物体的识别；
2、生物信息学：模式识别可以用来实现基因分析，以更好地
理解基因的行为；
3、机器学习：模式识别可以用来实现模型建模，以更好地理
解复杂的输入数据；
4、文本挖掘：模式识别可以用来实现文本分类，以更快更准
确地判断文本所属类别；
5、语音识别：模式识别可以用来实现语音识别，把人类的语
音转换成机器可以理解的信息，更加有效地进行信息处理。
总之，模式识别是基于计算机的有效工具，它能够处理大量的
输入数据，从而有效识别出规律和模式，在各个领域都能发挥重要作用，以此来实现人工智能应用的更好发展。
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挑战性问题（1）
图像分辨率低: 号牌距离太远或者采用了低分辨率的摄像 机 模糊图像, 运动模糊 恶劣光照/低对比度: 曝光过度, 反射 或者 阴影 视点变化或者遮挡 (车牌上的污痕)
模糊图像 (左)
光照和视点问题(中)
遮挡 (右)
挑战性问题（2）
不同的字体 车牌上图案 无法区别来自不同国家地区的车牌，例两辆来自不同国家或 地区的车牌可能有相同的车牌号码
模式识别模型
模版匹配 统计 (geometric) 语法系统 (structural) 神经网络 混合方法Fra bibliotek模版匹配
Template
模式识别与人工智能领域主要会议
CVPR，ICCV，ECCV，ACCV ICML，NIPS，ECML，COLT AAAI，IJCAI ICRA，IROS ICPR，ICIP
成绩评定方式
成绩评定方式
最新的顶级模式识别会议（如CVPR, AAAI）论文研 读，在此基础上形成读书报告，或 模式识别大程序 （可由2～3人组成一个小组，题目可选） 期末考试成绩 按适当的比例进行加权计算，形成总评成绩
地形、植被覆盖 坦克, 机场 文字
模式识别应用
问题描述 工业制造 网络搜索 指纹识别 输入 输出 3-D 图像 (结构光, 激光, 立体视觉) 物体识别, 姿态估计, 装配 用户输入的关键字 指纹采集传感器获得的指纹图像 与输入相关的文本 指纹对应人员
数字识别
• 印刷体
• 手写体
车牌识别系统
模式识别（ Pattern Recognition ）
The act of taking in raw data and taking an action based on the
“category” of the pattern
什么是模式（Pattern）?
“A pattern is the opposite of a chaos; it is an entity vaguely defined, that could be given a name.” (Watanabe)
• 给定一个输入的模式, 做出决策判定该模式是属于哪 一个类别的模式 • 几乎所有的自动系统中都需要用到模式识别 • 其它适用领域：数据挖掘、机器学习、计算机视觉、 统计决策理论等 • 本课程讲授的是基础的PR方法和理论，以及相应理 论的优势和劣势
模式类别(Pattern Class)
一系列相似（ similar）物体 (not necessarily identical) 类别由相应的类别样本定义 (paradigms, exemplars, prototypes, training/learning samples) 类内可变 类间相似 如何定义相似性?
错误率，Error rate (Prob. of misclassification) 速度，Speed (throughput) 代价，Cost 鲁棒性，Robustness 拒绝选项，Reject option 投入回报，Return on investment
Pattern Recognition System
模式识别系统
领域相关知识 获取, 表达 数据获取 摄像头, 超声, 激光,…. 预处理 图像增强, 分割 表示 特征: 颜色, 形状, 材质,… 分类或决策 统计模式识别（几何） 语意模式识别（结构） 神经网络 后处理; 上下文相关应用
系统性能
识别（Recognition）
将一个模式标示为一个我们已知或者熟悉的分类 分类（Classification，已知类别），监督学习 聚类（Clustering，学习类别），无监督学习
Category “A”
Category “B” Clustering Classification
识别：猫、狗
好的表示方法特性
具有一些不变特性（ invariant properties ） 如：旋转不变，平移不变, 尺度不变… 类间变化的不变特性 能够区分感兴趣的模式类别; 不同类别之间的相似性低 对噪声遮挡等因素鲁棒 可以得到简单的匹配结果或者决策制定策略 (例如, 线性 决策边界) 低测量（计算）代价；可实时
Supervised Classification
训练样本已经标注（labeled）
Unsupervised Classification
训练样本无标注（unlabeled）
Segmentation
一个模式识别的例子
水源紧缺地区的饮水区域进入控制(e.g. 澳大利亚内陆地区); 野生动物 vs. 家畜 安装一个智能门，仅仅允许家畜进入
Michigan州 and Kentucky 州车牌例子
模式识别系统
关键问题
表示（Representation） 匹配
一个模式识别系统包括：
训练学习阶段 测试评估阶段
表示（Representation）的难题
到底采用哪种面部描述 特征(description)或 模型来支持大范围的类 内可变性?
模式识别
Having been shown a few positive examples (and perhaps a few negative examples) of a pattern class, the system learns to tell whether or not a new object belongs in this class (Watanabe); face vs. non-face 从少量样本中推断通用样本的情况 认知（COGNITION）= 形成（辨识）新的类别 识别（RECOGNITION） = 辨别已知的类别
分割: 人类检测
*Theo Pavlidis, /~t.pavlidis/comphumans/comphuman.htm
分割: 人类检测
Games Magazine, September 2001
Fish Classification: 鲑鱼（Salmon） v. 鲈鱼(Sea bass)
实际生活中的模式识别系统
智能电表检定 脑机接口
手势识别
模式识别应用
问题描述 语音识别 语音波形 输入 输出 语音单词, 说话人识别
非破坏性检测 疾病检测与诊断
超声,涡流 ,声发射波形 心电图, 脑电图波形
有/无 瑕疵, 瑕疵类型 心脏，大脑状况
自然资源检测 空中侦察 文字识别
多频谱图像 可见光, 红外, 雷达图像 扫描图像
复杂的决策边界
决策边界的泛化（generalization）能力
具有好的泛化能力的决策边界
首选简单决策边界
特征选择与抽取
• 选择 vs. 抽取 • 采用多少、采用哪些特征子集来构造决策边界 • 一些特征是冗余的 • 维度灾难（Curse of dimensionality）—在使用 大量特征的小样本训练集上，错误率反而会升高
浙江大学研究生《模式识别与人工智能》课件
第一讲 模式识别概述
刘勇 yongliu@ 浙江大学 Winter 2013
Outline
主要参考书目 模式识别与人工智能领域主要期刊与会议 模式识别介绍 小结
主要参考书目
模式识别，边肇祺，张学工等 编著，清华大学出版社，北京 ，2000 模式分类，Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G.Stork著， 李宏东，姚天翔 等译，机械工业出版社, 2006 Machine Learning, Tom M. Mitchell著，2003. (有中译 版) Artificial Intelligence: A New Synthesis. Nils J. Nilsson，1999（中译本：《人工智能—一种新的集成》. 郑扣根、庄越挺 等译，2000）
拒绝
允许
采用模式识别系统识别家畜 室外相机采集图像 边缘检测与轮廓跟踪 与已经存在的轮廓模板库匹配 仅当匹配时打开门 原型系统： Dunn et al., U. South Queensland, Australia. 达到100% 准确率!
模式识别Pattern Recognition
自动检测获得车牌号码信息
功能模块: (i) 图像获取, (ii) 图像增强, (iii) 图像分 割, 字符识别 实时系统
典型应用
电子收费系统 自动交通事故报告
处理流程
车牌定位: 在整幅图像中定位出车牌 调整车牌的位置与尺寸： 自动对齐车牌，并且标准化车牌 尺寸 正规化图像: 调节图像亮度与对比度 特征分割: 找到单独的特征区域 字符识别 字符语法/几何分析: 在号牌规则指导下对字符识别进行检 查
模式识别与人工智能领域主要期刊
Pattern Recognition, Elsevier IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
IJCV, International Journal of Computer Vision JMLR, Journal of Machine Learning Research Artificial Intelligence, Elsevier
Ray Kurzweil, NY Times, Nov 24, 2003
“The problem of searching for patterns in data is a fundamental one and has a long and successful history.” Bishop